INF 1771 Inteligência Artificial - Edirlei Soares de Limaedirlei.3dgb.com.br/.../IA_Aula_06_Algoritmos_Geneticos_2015.pdf · de seleção natural que atua sobre as espécies biológicas

INF 1771 – Inteligência Artificial

Edirlei Soares de Lima

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Aula 06 – Algoritmos Genéticos

Métodos de Busca

• Busca Cega ou Exaustiva: – Não sabe qual o melhor nó da fronteira a ser expandido. Apenas

distingue o estado objetivo dos não objetivos.

• Busca Heurística: – Estima qual o melhor nó da fronteira a ser expandido com base em

funções heurísticas.

• Busca Local: – Operam em um único estado e movem-se para a vizinhança deste

estado.

Algoritmos Genéticos

• Método de busca local.

• Boa abordagem para lidar com espaços de busca muito grandes.

– Possibilita navegá-los procurando por soluções que talvez não fossem encontradas em uma busca convencional mesmo que ela durasse centenas de anos.

• Baseado na evolução dos seres biológicos.

Teoria da Evolução

• A teoria da evolução diz que na natureza todos os indivíduos dentro de um ecossistema competem entre si por recursos limitados (comida, água...)

• Os indivíduos mais fracos de uma mesma espécie tendem a não se proliferarem.

• A descendência reduzida faz com que a probabilidade de ter seus genes propagados ao longo de sucessivas gerações seja menor.

• A combinação entre os genes dos indivíduos que sobrevivem pode produzir um novo indivíduo muito melhor adaptado às características de seu meio ambiente ao combinar características possivelmente positivas de cada um dos seus pais.

Relembrando as Aulas de Biologia

• Todo indivíduo biológico é formado por uma ou mais células.

• Dentro de cada célula existe um conjunto de cromossomos.

• Os seres humanos têm 23 pares de cromossomos por célula. – O número de pares varia de espécie para

espécie.


• Um cromossomo consiste em sequências de DNA.

– DNA = molécula que codifica toda a informação necessária para o desenvolvimento e funcionamento de organismos vivos.

• Um cromossomo possui vários genes (blocos de sequências de DNA).

• Cada gene tem uma posição própria no cromossomo.

• O conjunto completo de material genético (todos os cromossomos) é chamado de genoma.

• A qualidade de um indivíduo (fitness) é medida pelo seu sucesso (sobrevivência)


• Na natureza existem dois tipos de reprodução:

– Assexuada: típica de organismos inferiores, como bactérias.

– Sexuada: exige a presença de dois organismos, na maioria das vezes de sexos opostos, que trocam material genético.

• Reprodução assexuada é base para o algoritmo de busca local Beam Search.

• Reprodução sexuada é a base dos algoritmos genéticos.


• Na reprodução sexuada ocorre a formação de um novo indivíduo através da combinação de duas células gametas.

• Na formação destas gametas, ocorre o processo de recombinação genética (crossing-over).


• O processo de replicação do DNA é extremamente complexo.

• Pequenos erros podem ocorrer ao longo do tempo, gerando mutações dentro do código genético.

• Estas mutações podem ser boas, ruins ou neutras.


• Alguns fatores externos, como a radiação ultravioleta, também podem causar pequenas disrupções no código genético.


• Indivíduos com uma melhor adequação do seu fenótipo ao meio ambiente (melhor fitness) se reproduzem mais.

• Dessa forma têm mais chances de passar seus genes para a próxima geração.

• Entretanto, graças aos operadores genéticos (recombinação e mutação) os cromossomos dos filhos não são exatamente iguais aos dos pais.

• Assim, eles podem evoluir e se adaptar cada vez mais aos meio ambiente que os cerca.

Algoritmos Evolucionários

• Os algoritmos evolucionários, dos quais os algoritmos genéticos fazem parte, procuram se inspirar na forma como a natureza funciona.

– Algoritmos Genéticos

– Programação Genética

– Neuro-Evolução

– Evolução Diferencial

• Os algoritmos evolucionários funcionam mantendo uma população de estruturas que evoluem de forma semelhante à evolução das espécies.


• Nestas estruturas são aplicados operadores genéticos, como a recombinação e mutação.

• Cada indivíduo recebe uma avaliação (fitness) que é uma quantificação da sua qualidade como solução do problema em questão

• Baseados nesta avaliação são aplicados operadores genéticos de forma a simular a sobrevivência do mais apto.


• Algoritmos evolucionários buscam (dentro da atual população) aquelas soluções que possuem as melhores características e tenta combiná-las de forma a gerar soluções ainda melhores.

• O processo é repetido até que tenha se passado tempo suficiente ou que tenhamos obtido uma solução satisfatória para nosso problema.


• Algoritmos evolucionários são extremamente dependente de fatores estocásticos (probabilísticos), tanto na fase de inicialização da população quanto na fase de evolução.

• Isto faz com que os seus resultados raramente sejam perfeitamente reprodutíveis.

• Além disso, claramente os algoritmos evolucionários são heurísticas que não garantem a obtenção do melhor resultado possível em todas as suas execuções.


• Conclusão: se você tem um algoritmo com tempo de execução razoável para solução de um problema, então não há nenhuma necessidade de se usar um algoritmo evolucionário.

• Sempre dê prioridade aos algoritmos exatos.

• Os algoritmos evolucionários entram em cena para resolver aqueles problemas cujos algoritmos exatos são extremamente lentos ou incapazes de obter uma solução.


• Algoritmos Genéticos são uma sub-área dos Algoritmos Evolucionários. Logo, são uma metáfora para a evolução natural.

• Os algoritmos genéticos são técnicas heurísticas de otimização global. Com isto, raramente eles ficam presos em máximos locais.

Máximo

Global

Máximo

Local

Ponto de início


• Nos algoritmos genéticos as populações de indivíduos são criadas e submetidas a operadores genéticos. – Seleção.

– Recombinação.

– Mutação.

• Estes operadores utilizam uma caracterização da qualidade de cada indivíduo como solução do problema em questão chamada de avaliação do indivíduo (fitness).

• É gerado um processo de evolução natural destes indivíduos.


• Definição de um problema em algoritmos genéticos:

– É necessário definir uma maneira de codificar os indivíduos.

– Definir os operadores genéticos que serão utilizados.

– Definir uma função de avaliação para medir a capacidade de sobrevivência de cada indivíduo.


• Processo: 1) Inicialize a população de indivíduos.

2) Avalie cada indivíduos na população. 3) Selecione os melhores pais para gerar novos indivíduos. Aplique os operadores

de recombinação e mutação a estes pais de forma a gerar os indivíduos da nova geração.

4) Apague os velhos membros da população. 5) Avalie todos os novos indivíduos e insira-os na população 6) Se o tempo acabou, ou o melhor indivíduos satisfaz os requerimentos da

solução do problema, retorne-o, caso contrário volte para o passo 3.


Distribuição dos indivíduos na Geração 0

Distribuição dos indivíduos na Geração N


• Para criar um algoritmo genéticos é necessário: – Definir uma maneira de codificar a população de indivíduos.

– Definir uma função de avaliação.

– Definir um método de seleção dos pais.

– Definir os operadores genéticos:

• Recombinação.

• Mutação.

Codificação da População

• A representação dos cromossomos é fundamental para o codificação do algoritmo genético.

• Consiste em uma maneira de traduzir a informação do problema em uma maneira viável de ser tratada pelo computador.

• Cada pedaço indivisível desta representação é chamado de um gene, por analogia aos genes que compõem um cromossomo biológico.

Codificação da População

• É importante notar que a representação computacional dos cromossomos é completamente arbitrária.

• Cromossomos podem ser:

– Strings de bits (0101 ... 1100)

– Números reais (43.2 -33.1 ... 0.0 89.2)

– Listas de regras (R1 R2 R3 ... R22 R23)

– Qualquer estrutura de dados imaginável!

Exemplo - População

• Objetivo: Encontrar o máximo da função f(x)=x2 no intervalo [0,31].

• Os indivíduos da população precisam armazenar o valor de uma variável inteira.

• Podemos codificar cada indivíduo da população como uma sequência de 5 bits.

• x=20

• x=3

1 0 1 0 0

0 0 0 1 1

Função de Avaliação

• A função de avaliação é a maneira utilizada pelos algoritmos genéticos para determinar a qualidade de um indivíduo como solução do problema em questão.

• A função de avaliação deve ser escolhida cuidadosamente. Ela deve embutir todo o conhecimento que se possui sobre o problema a ser resolvido.

Exemplo - Função de Avaliação

• Objetivo: Encontrar o máximo da função f(x)=x2 no intervalo [0,31].

• A função de avaliação para este caso consiste simplesmente em converter o número de binário para inteiro e depois elevá-lo ao quadrado.

• Indivíduos que tiverem maiores valores na função de avaliação são os mais aptos.

Seleção dos Pais

• O método de seleção de pais deve tentar simular o mecanismo de seleção natural que atua sobre as espécies biológicas. – Os pais mais capazes geram mais filhos, mas os menos aptos também podem

gerar descendentes.

• Temos que privilegiar os indivíduos com função de avaliação alta, sem desprezar completamente aqueles indivíduos com função de avaliação extremamente baixa.

• Isto ocorre pois até indivíduos com péssima avaliação podem ter características genéticas que sejam favoráveis à criação de um "super indivíduo“.

Seleção dos Pais

• Método mais comum de seleção de pais: Roleta.

• Cria-se uma roleta (virtual) na qual cada cromossomo recebe um pedaço proporcional à sua avaliação.

• Roda-se a roleta para sortear os indivíduo que serão pais de um novo indivíduo.

Exemplo - Seleção dos Pais

• Considerando a seguinte população gerada aleatoriamente para o problema de maximização de f(x)=x2 no intervalo [0,31]

Indivíduo Avaliação Pedaço da

roleta (%)

Pedaço da

roleta (º)

00001 1 1.61 5.8

00011 9 14.51 52.2

00100 16 25.81 92.9

00110 36 58.07 209.1

Total 62 100.00 360.0

Exemplo - Seleção dos Pais

1

9

1636

Roleta para População Exemplo

"00001" "00011" "00100" "00110"

Operadores Genéticos - Recombinação

• Operador de recombinação de um ponto.

• Processo: – (1) Seleciona-se dois pais através processo de seleção de pais.

– (2) Seleciona-se um ponto de corte (uma posição entre dois genes de um cromossomo). Este ponto de corte é o ponto de separação entre cada um dos genes que compõem o material genético de cada pai.

– (3) A metade à esquerda do ponto de corte vai para um filho e a metade à direita vai para outro.

Recombinação - Ponto de Corte

• Cada indivíduo com n genes possui n-1 pontos de corte.

• Em um indivíduo com codificação binária, cada bit é um gene.

gene

Pontos de Corte: 1 2 3 4

Exemplo - Recombinação

Operadores Genéticos - Mutação

• Depois de compostos os filhos, entra em ação o operador de mutação.

• O operador atua com base em uma probabilidade extremamente baixa (da ordem de 5%) de alteração aleatória do valor de um gene ou mais genes dos filhos.

• O valor da probabilidade que decide se o operador de mutação será ou não aplicado é um dos parâmetros do algoritmo genético que pode alterar o resultado alcançado pelo algoritmo.

Exemplo – Mutação

• Altere-se cada gene de forma independente com base em uma probabilidade pm

• pm é denominada taxa de mutação e costuma ser bem baixa.

Outras Técnicas

• Interpolação de operadores.

• Recombinação de mais pontos.

• Recombinação uniforme.

• Elitismo.

Operadores Genéticos

• É possível aumentar ou diminuir a incidência de cada um dos operadores sobre a população e assim ter mais controle sobre o desenvolvimento dos cromossomos.

• Cada operador pode receber uma avaliação. Normalmente o operador de recombinação recebe um fitness bem maior que o operador de mutação.

Operadores Genéticos

• As porcentagem de aplicação de cada operador não precisa ser fixa.

• No início queremos executar muita reprodução e pouca mutação, visto que há muita diversidade genética e queremos explorar o máximo possível nosso espaço de soluções.

• Depois de um grande número de gerações, há pouca diversidade genética na população e seria extremamente interessante que o operador de mutação fosse escolhido mais frequentemente.

Interpolando Operadores

Gerações GeraçõesGerações

Fitness Fitness Fitness

80% 80%

80%

20%20%

20%

Linear Quadrática Descontínua

Recombinação de Dois Pontos

• Existem indivíduos que não podem ser gerados com a recombinação de somente um ponto. Exemplo: 1******1.

• Consequentemente, se não mudarmos o operador de recombinação, o algoritmo genético fica limitado na sua capacidade de gerar um certo conjunto de cromossomos.

• Para melhorar essa capacidade é possível introduzir a recombinação de 2 pontos.

• Nele, em vez de sortearmos um só ponto de corte, sorteamos dois.

Recombinação de n Pontos

• Evoluindo a idéia da recombinação de dois pontos, é possível tonar o operador uma recombinação de n pontos.

Recombinação Uniforme

• Para cada gene é sorteado um número zero ou um. – Se o sorteado for 1, um filho recebe o gene do primeiro pai e o

segundo filho o gene do segundo pai.

– Se o sorteado for 0, o primeiro filho recebe o gene do segundo pai e o segundo filho recebe o gene do primeiro pai.

Elitismo

• A idéia básica por trás do elitismo é a seguinte:

– Os n melhores indivíduos de cada geração não devem "morrer" junto com a sua geração, mas sim passar para a próxima geração para garantir que seus genomas sejam preservado.

• É uma forma de garantir que o algoritmo nunca regrida.

Algoritmos Genéticos - Exemplo 1

• Problema: 8 Rainhas

• Como representar os indivíduos?

– 8 dígitos – cada um representado a posição da rainha em sua coluna.

– Exemplo: (1, 7, 4, 6, 8, 2, 5, 3)

• Qual a função de avaliação? – Número de pares de rainhas não sedo

atacadas.

(3, 2, 7, 5, 2, 4, 1, 1) = 23 (2, 4, 7, 4, 8, 5, 5, 2) = 24




• Problema do caixeiro viajante: Deve-se encontrar o caminho mais curto para percorrer n cidades sem repetição.

• Como representar os indivíduos?

– Cada indivíduo pode ser representador por uma lista ordenada de cidades, que indica a ordem em que cada uma será visitada.

– Exemplo: (3 5 7 2 1 6 4 8)

Algoritmos Genéticos – Exemplo 2

• Cada cromossomo tem que conter todas as cidades do percurso, apenas uma vez.

• Considerando 8 cidades:

– Cromossomos válidos: (1 2 3 4 5 6 7 8), (8 7 6 5 4 3 2 1), (1 3 5 7 2 4 6 8)...

– Cromossomos inválidos: (1 5 7 8 2 3 6) - Falta a cidade 4, (1 5 7 8 2 3 6 5) - Falta a cidade 4 e a cidade 5 está representada 2 vezes...


• Qual a função de avaliação?

– A função de avaliação consiste em somar todas as distâncias entre cidades

consecutivas.

– Exemplo:

– O cromossomo (1 3 5 4 2) tem avaliação igual a 35+ 80 + 50 + 65 = 230

1

2

3

4

5

50

30 100

25

10

65

80

90

35


• Recombinação (uniforme): – Pai1 (3 5 7 2 1 6 4 8)

– Pai2 (2 5 7 6 8 4 3 1)

• 1) Gera-se uma string de bits aleatória do mesmo tamanho que os pais:

1 0 0 1 0 1 0 1

• 2) Copia-se para o filho 1 os elementos do pai 1 referentes àquelas posições onde a string de bits possui um 1:

3 _ _ 2 _ 6 _ 8

• 3) Elementos não copiados do pai1:

5 7 1 4

• 3) Permuta-se essa lista de forma que os elementos apareçam na mesma ordem que no pai 2 e copia-se eles para dentro do Filho1:

3 5 7 2 4 6 1 8


• Mutação: – Individuo (3 5 7 2 1 6 4 8)

• Escolhem-se dois elementos aleatórios dentro do cromossomo e trocam-se as suas posições:

(3 5 7 2 1 6 4 8)

Novo individuo mutante:

(3 1 7 2 5 6 4 8)


• Questões importantes na definição de um problema em algoritmos genéticos: – Representação dos indivíduos.

– Parâmetros do sistema (tamanho da população, taxa de mutação...).

– Políticas de seleção e eliminação de indivíduos.

– Operadores genéticos (recombinação e mutação)

– Critérios de parada.

– Função de avaliação (a mais importante e mais complicada de ser definida).

Leitura Complementar

• Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 3nd Edition, Prentice-Hall,

2009.

• Capítulo 4: Informed Search and Exploration

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